class: center, middle, inverse, title-slide .title[ # Mercado imobiliário e infraestrutura de transporte ] .subtitle[ ##
Qual o prêmio de mercado do metrô? ] .author[ ### Arthur Bazolli Alvarenga
, Ari Francisco de Araujo Junior
, and Admir Antonio Betarelli Junior
] .date[ ### 2022/09/28 ] --- # Motivação .pull-left[ ## Externalidades * Reduz poluição * Maior qualidade de vida * Aumenta produtividade * Recupera áreas urbanas degradadas ] .pull-right[ ## Desafios * Custo de construção elevado * Restrições fiscais * Benefícios difusos: difícil precificar ] </br> </br> </br> > Why is it so **difficult to finance** public infrastructure that **increases the value** of the serviced land by much more than the cost of the infrastructure itself? </br> - Shoup (1994) --- # Objetivos * Estimar o valor percebido pela população + Avaliar quantitativamente o benefício do transporte sob trilhos * Inserir índice de acessibilidade no modelo + Aprimorar a modelagem da acessibilidade + Aproximar a teoria econômica da realidade .pull-left[ * Investigar o prêmio de mercado + A oferta atende à demanda? + Primeiro passo para viablilizar operações urbanas ] .pull-right[ <img src="https://caosplanejado.com/wp-content/uploads/2022/06/imagem1.png" width="75%" style="display: block; margin: auto;" /> ] --- # Framework teórico ## Modelos de equilíbrio espacial </br> Característica |AMM (Brueckner, 1987) | Fujita e Ogawa (1982) :------------------------|:------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------: Estrutura espacial |Monocêntrica |Monocêntrica, duocêntrica, ..., acêntrica Equilíbrio único? |Sim |Não Representação do trabalho|Atômica (CBD), **exó**gena |Atômica (CBD ou múltiplos BDs), **endó**gena Agentes econômicos |Famílias |Famílias e firmas Principal característica | `\(max\)` consumo de terra, `\(min\)` custo de transporte|Vantagem locacional define localização dos BDs e famílias * Diferencial de acessibilidade `\(\rightarrow\)` menor custo de transporte `\(\rightarrow\)` aumenta o valor da terra --- # Metodologia ## Modelo hedônico .pull-left[ * Valor indireto de características do imóvel e amenidades urbanas * `\(aluguel = \beta(S,E,A)\)` ### S - Variáveis estruturais * Contínuas: área, nº de banheiros, andar * Categóricas: ar-condicionado, chuveiro a gás, mobiliado, novo/reformado, academia, sauna ### E - variáveis ambientais * Distância a: unidades de conservação, ZEIS 1, ZEIS 5 * Criminalidade no distrito ] .pull-right[ ### A - Variáveis de acessibilidade * Distância às estações do Metrô e da CPTM (todos os modelos) * Alternativa **I** - estrutura monocêntrica: + Distância ao CBD - Sé x Faria Lima * Alternativa **II** - estrutura duocêntrica: + Distância ao centro mais próximo (Sé ou Faria Lima) * Alternativa **III** - índice de oportunidades substitui CBD + Elimina a hipótese de emprego atomizado * Alternativa **IV** - índice de oportunidades substitui todas variáveis de acessibilidade ] --- # Metodologia * Total: oito modelos + Vetor de acessibilidade muda, demais constantes </br> | Variável | Descrição | (1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | |:--------------:|:-----------------------------------:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:| | dist_cbd | Distância ao CBD mais próximo | • | | | • | | | | | | dist_se | CBD = Sé | | • | | | • | | | | | dist_farialima | CBD = Faria Lima | | | • | | | • | | | | dist_metro | Dist. estaçao do Metrô mais próxima | • | • | • | • | • | • | • | | | dist_cptm | Dist. estaçao da CPTM mais próxima | • | • | • | • | • | • | • | | | cmatt60 | Acessibilidade cumulativa x10 | | | | • | • | • | • | • | --- # Metodologia ## Estimação * Dependência espacial: MQO viesados * Incorporar o espaço: SAR, SEM ou SAC ## Procedimento 1. Estimar por MQO 2. Testar dependência espacial: ***I* de Moran** 3. ***I*** significativo: estimar modelos espaciais 4. Escolher o mais significativo + Método de comparação: Tyszler (2006) 5. Testar Heterocesticidade + Ausente: estimar por MV + Presente: estimar por (G)STSLS --- # Metodologia .pull-left[ ### SAR * *Spatial autorregressive* * Defasagem na variável dependente * `\(y = x\beta + \rho y + u\)` ### SEM * *Spatial error model* * Autocorrelação no termo de erro * `\(y = x\beta + \lambda \xi + \varepsilon\)` ] .pull-right[ ### SAC * *Spatial mixed autoregressive complete* * Ambas formas de dependência * `\(y = x\beta + \rho y + \lambda \xi + \varepsilon\)` ] --- # Metodologia ## Medidas de impacto ### No modelo clássico: * Observações são independentes * Coeficientes `\(\hat{\beta_k}\)` são derivadas parciais: efeito de `\(x_r\)` em `\(y\)` ### Nos modelos espaciais: * Observações são **dependentes** + `\(x_{ir}\)` afeta `\(x_{jr}\)` e há retroalimentação * Requer modelagem de **impactos** + Diretos: `\(x_{ij} \rightarrow y_i\)`, `\(n^{-1} \sum_i \partial y_i / \partial x_i\)` + Indiretos: `\(x_{-ij} \rightarrow y_i\)`, *spillovers* + Totais: média das derivadas parciais `\(\sum_i \sum_j \partial y_i / \partial x_{jr}\)` + `\(\bar{M}(r)_{indireto} = \bar{M}(r)_{total} - \bar{M}(r)_{direto}\)` --- # Dados ## Imóveis * Base com 1260 apartamentos anunciados para aluguel em jun/2020
--- # Dados ## Criminalidade * Número de crimes hediondos por distrito policial .center[
] --- # Dados ## Parques * Distância geodésica à amenidade mais próxima .center[
] --- # Dados ## Zoneamento * Distância geodésica à zona mais próxima + ZEIS-1: favelas, loteamentos irregulares etc + ZEIS-5: lotes vazios ou subutilizados --- # Dados ## Acessibilidade * Índice do IPEA com base em dados da RAIS e *feeds* de GTFS .center[ <img src="index_files/figure-html/aop-1.svg" style="display: block; margin: auto;" /> ] --- # Resultados ## I de Moran </br> | Estatística | (1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | |:-----------:|:------:|:------:|:------:|:------:|:------:|:------:|:------:|:------:| | I de Moran | 0.0536 | 0.0549 | 0.0482 | 0.0387 | 0.0318 | 0.0099 | 0.0365 | 0.0443 | | p-valor | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | --- # Resultados ## Coeficientes autorregressivos </br> <table> <thead> <tr> <th style="text-align:center;"> Estatística </th> <th style="text-align:center;"> (1) </th> <th style="text-align:center;"> (2) </th> <th style="text-align:center;"> (3) </th> <th style="text-align:center;"> (4) </th> <th style="text-align:center;"> (5) </th> <th style="text-align:center;"> (6) </th> <th style="text-align:center;"> (7) </th> <th style="text-align:center;"> (8) </th> </tr> </thead> <tbody> <tr grouplength="4"><td colspan="9" style="border-bottom: 1px solid;"><strong>SAC</strong></td></tr> <tr> <td style="text-align:center;padding-left: 2em;" indentlevel="1"> `\(\rho\)` </td> <td style="text-align:center;"> 0.2761 </td> <td style="text-align:center;"> 0.3472 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0474 </td> <td style="text-align:center;"> 0.2945 </td> <td style="text-align:center;"> 0.3541 </td> <td style="text-align:center;"> -0.0106 </td> <td style="text-align:center;"> 0.3476 </td> <td style="text-align:center;"> 0.3475 </td> </tr> <tr> <td style="text-align:center;padding-left: 2em;" indentlevel="1"> p-valor </td> <td style="text-align:center;"> 0.0008 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> <td style="text-align:center;"> 0.6878 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0002 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> <td style="text-align:center;"> 0.9316 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> </tr> <tr> <td style="text-align:center;padding-left: 2em;" indentlevel="1"> `\(\lambda\)` </td> <td style="text-align:center;"> 0.6497 </td> <td style="text-align:center;"> 0.5877 </td> <td style="text-align:center;"> 0.7360 </td> <td style="text-align:center;"> 0.5863 </td> <td style="text-align:center;"> 0.4654 </td> <td style="text-align:center;"> 0.7898 </td> <td style="text-align:center;"> 0.5432 </td> <td style="text-align:center;"> 0.5385 </td> </tr> <tr> <td style="text-align:center;padding-left: 2em;" indentlevel="1"> p-valor </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0005 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> </tr> <tr grouplength="2"><td colspan="9" style="border-bottom: 1px solid;"><strong>SAR</strong></td></tr> <tr> <td style="text-align:center;padding-left: 2em;" indentlevel="1"> `\(\rho\)` </td> <td style="text-align:center;"> 0.4229 </td> <td style="text-align:center;"> 0.4416 </td> <td style="text-align:center;"> 0.3800 </td> <td style="text-align:center;"> 0.3977 </td> <td style="text-align:center;"> 0.4190 </td> <td style="text-align:center;"> 0.3666 </td> <td style="text-align:center;"> 0.4121 </td> <td style="text-align:center;"> 0.3820 </td> </tr> <tr> <td style="text-align:center;padding-left: 2em;" indentlevel="1"> p-valor </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0000 </td> </tr> </tbody> </table> --- # Resultados ## Impactos estimados </br>
--- # Resultados ## Proximidade ao Metrô * Relevante em todos os modelos: + Prêmio de mercado para o diferencial de acessibilidade <table> <tbody> <tr> <td style="text-align:left;"> Modelo </td> <td style="text-align:center;"> (1) </td> <td style="text-align:center;"> (2) </td> <td style="text-align:center;"> (3) </td> <td style="text-align:center;"> (4) </td> <td style="text-align:center;"> (5) </td> <td style="text-align:center;"> (6) </td> <td style="text-align:center;"> (7) </td> <td style="text-align:center;"> (8) </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> Direto </td> <td style="text-align:center;"> -0.0646*** </td> <td style="text-align:center;"> -0.0541*** </td> <td style="text-align:center;"> -0.0736*** </td> <td style="text-align:center;"> -0.0474*** </td> <td style="text-align:center;"> -0.0374** </td> <td style="text-align:center;"> -0.0507*** </td> <td style="text-align:center;"> -0.0462*** </td> <td style="text-align:center;"> - </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> Indireto </td> <td style="text-align:center;"> -0.0462** </td> <td style="text-align:center;"> -0.0471** </td> <td style="text-align:center;"> -0.0363* </td> <td style="text-align:center;"> -0.0352** </td> <td style="text-align:center;"> -0.0296* </td> <td style="text-align:center;"> -0.0329* </td> <td style="text-align:center;"> -0.0385** </td> <td style="text-align:center;"> - </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> Total </td> <td style="text-align:center;"> -0.1107*** </td> <td style="text-align:center;"> -0.1013*** </td> <td style="text-align:center;"> -0.1099*** </td> <td style="text-align:center;"> -0.0826*** </td> <td style="text-align:center;"> -0.0670** </td> <td style="text-align:center;"> -0.0837*** </td> <td style="text-align:center;"> -0.0847*** </td> <td style="text-align:center;"> - </td> </tr> </tbody> </table> --- # Resultados ## Proximidade à CPTM * Sinal contrário ao esperado * Não significativo em todos os modelos prêmio de mercado **não** identificado <table> <tbody> <tr> <td style="text-align:left;"> Modelo </td> <td style="text-align:center;"> (1) </td> <td style="text-align:center;"> (2) </td> <td style="text-align:center;"> (3) </td> <td style="text-align:center;"> (4) </td> <td style="text-align:center;"> (5) </td> <td style="text-align:center;"> (6) </td> <td style="text-align:center;"> (7) </td> <td style="text-align:center;"> (8) </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> Direto </td> <td style="text-align:center;"> 0.0141 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0057 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0031 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0124 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0088 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0068 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0058 </td> <td style="text-align:center;"> - </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> Indireto </td> <td style="text-align:center;"> 0.0101 </td> <td style="text-align:center;"> 0.005 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0015 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0092 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0070 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0044 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0049 </td> <td style="text-align:center;"> - </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;"> Total </td> <td style="text-align:center;"> 0.0243 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0107 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0047 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0216 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0157 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0112 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0107 </td> <td style="text-align:center;"> - </td> </tr> </tbody> </table> --- # Resultados ## Na literatura nacional .pull-left[ * Hermann e Haddad (2005) + São Paulo (SP) + CPTM significante + Metrô com sinal trocado e não significante * Seabra, Silveira Neto e Menezes (2016) + Recife (PE) + Metrorec com sinal trocado e irrelevante * No presente trabalho + **Mesma** cidade, resultados **opostos** a Hermann e Haddad (2005) + Diferença temporal `\(\approx\)` 15 anos ] .pull-right[ * Possíveis causas + Rede de superfície + Estações periféricas + Sobreposição de redes (Metrô, CPTM, corredores de ônibus)
] --- # Resultados ## Distância ao CBD * Valores negativos e significativos nos modelos (1) a (4) + Gradiente de preços partindo do(s) CBD(s) + Resultado em linha com a teoria * Modelo (1) - duocêntrico + Impacto direto: -2,30% + Impacto indireto: -1,77% * A partir do modelo (5): + Distância ao CBD perde significância a 5% --- # Resultados ## Acessibilidade cumulativa * Positiva e significativa em todos os cenários * Impactos totais dobram do modelo (4) para o modelo (8) + Efeito da exclusão das demais variáveis de acessibilidade * Modelo (7): acessibilidade no lugar do CBD + Impacto direto: 3,83% + Impacto indireto: 3,30% --- # Considerações finais .pull-left[ ### Metrô implica prêmio de mercado * Próximo passo: avaliar o potencial de métodos compartilhados de financiamento + Operações Urbanas Consorciadas + *Transit Oriented Development* + *Land Readjustment* * Por outro lado: + Pode refletir estoque imobiliário incapaz de acompanhar a demanda + Avaliar os custos e benefícios sociais dos limites construtivos ] .pull-right[ ### Índice captura vantagem locacional * Permite flexibilizar a teoria ### As duas variáveis podem coexistir * Mesmo com o índice, o metrô se mantém significativo * Existe um diferencial de mercado para além da acessibilidade ] --- # Obrigado! ## Contato * Arthur Bazolli Alvarenga + [arthur.bazolli@estudante.ufjf.br](arthur.bazolli@estudante.ufjf.br) + [github.com/baarthur0/](github.com/baarthur0/) * Ari Francisco de Araujo Junior + [ari.junior@professores.ibmec.edu.br](ari.junior@professores.ibmec.edu.br) * Admir Antonio Betarelli Junior + [admir.betarelli@ufjf.br](admir.betarelli@ufjf.br)